「深度神经网络非常难以训练，我们提出的残差网络框架使得神经网络的训练变得容易很多。」文章摘要的开头如今已被无数研究者们细细读过。
这是一篇计算机视觉领域的经典论文。李沐曾经说过，假设你在使用卷积神经网络，有一半的可能性就是在使用 ResNet 或它的变种。
前几天，人们发现 ResNet 论文被引用数量悄然突破了 10 万加，距离论文的提交刚过去六年。
《Deep Residual Learning for Image Recognition》在 2016 年拿下了计算机视觉顶级会议 CVPR 的最佳论文奖，相比 NeurIPS 最高热度论文《Attention is All You Need》，ResNet 的被引数多出了几倍。这一工作的热度如此之高，不仅是因为 ResNet 本身的久经考验，也验证了 AI 领域，特别是计算机视觉如今的火热程度。
论文链接：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/He_Deep_Residual_Learning_CVPR_2016_paper.pdf内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除
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